8、卫星导航信号测试与伪距偏差分析

卫星导航信号测试与伪距偏差分析

1. 信号测试与报警设计

在卫星导航信号的监测中,我们需要一套有效的测试方法和报警机制。基于相关的关联器和度量指标,我们定义了如下的测试方法:
$$TestM = \frac{|M_{dist} - M_{norm}|}{MDEM}$$
其中,$M_{norm}$ 是有失真信号的度量指标,$M_{dist}$ 是标称信号的相应度量指标,$MDEM$ 是最小可检测误差。$MDEM$ 取决于检测性能要求和噪声功率,其关系可表示为:
$$MDEM = (R_{md} + R_{ffd}) \cdot \sigma_M$$
这里,$R_{md}$ 是漏检乘数因子,典型值为 3.09,代表漏检概率为 $1 \times 10^{-3}$/测试;$R_{ffd}$ 是无故障检测乘数因子,典型值为 5.26,代表误检概率为 $1.5 \times 10^{-7}$/测试;$\sigma_M$ 是度量指标中的高斯噪声标准差,它依赖于信号的载噪比($C/N_0$)。

对于威胁空间中的一个测试点,如果 $M_x$、$M_{-x-x}$ 和 $M_{-x+x}$ 中的任何一个测试结果大于 1(即 $TestM > 1$),则会触发失真检测报警。在每次模拟测试中,采用 1 秒的积分时间,不进行额外的平滑处理。

2. B1C 信号的结果分析

2.1 模拟结果展示

B1C 信号在 30 dB/倍频程和 24 dB/倍频程增益滚降条件下的模拟结果分别如图 3 和图 4 所示。这两个图的表示方式类似,x 轴表示载噪比($C/N_0$),即 $TestM = 1$ 对应的 $C/N_0$

【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开,利用Matlab代码实现优化模型,旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电,降低电网负荷波动,提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想遗传算法NSGA-II,兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标,构建了科学合理的数学模型,并通过仿真验证了方法的有效性实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径,便于复现进一步研究。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度;②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究;③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建算法实现过程,重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制,同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析,以深化对优化策略的理解。
一、基础信息 数据集名称:可回收材料目标检测数据集 图片数量: - 训练集:7,701张图片 - 验证集:733张图片 - 测试集:367张图片 - 总计:8,801张图片 分类类别: - carton(纸板):常见可回收包装材料 - metal(金属):如铝罐和铁制品等可回收金属 - papel(纸):纸张类可回收材料 - plastico(塑料):塑料瓶和容器等可回收塑料 - vidrio(玻璃):玻璃瓶和罐等可回收玻璃 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务 数据格式:JPEG图片,来源于实际场景 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建自动识别和分类可回收材料的AI模型,用于智能垃圾桶或回收站,提升垃圾处理效率。 环保可持续发展应用: 集成至环保设备或移动应用,提供实时材料识别功能,促进垃圾分类和资源回收,支持绿色倡议。 学术工业研究: 支持计算机视觉在环境科学和废物管理领域的研究,推动AI技术在环保中的创新应用。 教育培训: 可用于学校或社区项目,作为垃圾分类教育的视觉辅助工具,提高公众环保意识。 三、数据集优势 精准标注多样性: 标注采用YOLO格式,确保边界框定位准确,类别覆盖五种常见可回收材料,具有高度实用性。 数据规模合理: 拥有超过8,000张图片,训练集、验证集和测试集分布均衡,支持有效的模型训练和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),可直接用于目标检测模型开发,加速应用部署。 环保价值突出: 专注于可回收材料识别,有助于减少垃圾污染、促进循环经济,具有显著的社会和环境效益。
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